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储钟圻 著

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• 物联网

店铺： 广影图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111423461

商品编码：29740530214

包装：平装

出版时间：2013-08-01

基本信息

书名：现代通信应用实践

定价：49.90元

作者：储钟圻

出版社：机械工业出版社

出版日期：2013-08-01

ISBN：9787111423461

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.440kg

编辑推荐

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内容提要

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　　本书以“上海世博会通信”等项目为基础，是作者团队多年从事专业技术工作的经验总结。本书内容包括：上海世博会通信、现代卫星通信、水声数字通信、通信信息隐匿技术与抗干扰等。本书除必要的数字推导外，特别注重物理概念和实际应用，力求深入浅出、通俗易懂、重点突出、便于理解。
　　本书作者都是业内专家，全面掌握信息系统的技术基础和发展方向。
　　本书可供从事信息技术的工程技术人员或研究生阅读，也可作为高等院校电子信息专业的教材。

目录

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1.1上海世博会通信的特点与规划1.1.2上海世博会对信息通信的特殊要求1.1.4通信应用于世博会管理的规划1.1.6世博会信息通信安全保障规划1.2.1上海世博会对高带宽的需求1.2.3基站的布置如何适应世博会密集通信1.2.5世博会IPv6园区网1.3.1世博会信息化系统概述1.3.3信息安全系统1.3.5运行管理系统1.3.7信息化集成测试平台1.4.1云手机使低端手机也能体验更多的智能业务1.4.3多语言识别技术为国际游客架起沟通的桥梁1.4.5世博交互信息亭便利游游览1.4.7移动支付让游客支付更方便1.5世博通信保障与运行维护1.5.2世博通信保障的方案与对策1.5.4上海世博会通信关键业务的1.5.5上海世博会信息化系统运维1.6上海世博会通信电信运营商未1.6.1大型活动中的通信网络保障1.6.2建立应急预案体系的重要性利用业的启发市未来信息化的借鉴2.1卫星通信的发展2.1.2车载卫星通信地球站的发展2.2卫星通信频段的使用2.2.2国际电信联盟卫星通信工作2.2.3卫星通信中常用的频段使用2.2.4卫星通信中常用的频段和适2.3卫星通信的入网测试2.3.2国内直播星的入网测试2.3.4ASIASAT的入网测试2.4.1VSAT网络2.4.3以卫星通信VSAT作为中继的2.5卫星通信的新业务2.5.2MBSAT2.5.4海上移动通信3.1概述3.3水声通信信道的特异性3.4.1MFSK的水声数字通信3.4.3水声电子邮件传输系统3.5.1多途背景下通信信号的检测3.5.3如何利用通信声纳方程进行水3.6海洋噪声3.6.2舰船自噪声3.7水中声传输损失3.7.2海水介质的声吸收损失3.7.4海底的声学特性3.9跳频系统3.10.1改进型多媒体水声通信机3.10.3APNFM体制水声通信机的研究第4章 通信信息隐匿技术及抗干扰4.2信息隐匿系统基本模型4.4听觉掩蔽特性4.4.2音调4.6扩频思想在信息隐匿中的应用4.8隐匿技术分类4.10文本信息隐匿技术的分类4.12基于信道编码的信息隐匿技术4.14信息隐匿于声音技术4.16通信信息隐匿检测与攻击技术4.18互联网上信息隐匿的检测与攻击4.20辐射干扰概论4.20.2美国和世界其他国家应对4.20.3系统内和系统间EMI4.20.5电磁干扰源的分类4.20.7人为电磁干扰源4.20.9电磁干扰的性质4.20.11电源干扰控制技术4.20.13馈线干扰控制技术4.20.15模拟电路干扰控制4.20.17高频电路干扰控制4.21.1计算机的防干扰技术4.21.3电缆线路防干扰技术4.23屏蔽原理和技术4.23.2电场屏蔽4.23.4电磁场屏蔽4.24滤波器技术及应用4.24.2滤波器的特性参数4.24.4电源滤波器4.25接地技术及其应用4.25.2信号接地附录参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《光影之间：深度学习驱动的计算机视觉技术解析与应用》 简介： 在信息爆炸的时代，图像和视频已成为我们感知世界、交流信息的重要载体。计算机视觉，作为人工智能领域最激动人心的分支之一，正以前所未有的速度发展，深刻地改变着我们与数字世界的互动方式。从智能手机中的人脸识别，到自动驾驶汽车的环境感知，再到医疗影像的辅助诊断，计算机视觉技术已渗透到我们生活的方方面面，带来效率的飞跃和体验的革新。 《光影之间：深度学习驱动的计算机视觉技术解析与应用》并非一本关于通信理论的浅尝辄止的读物，它将带领读者深入探索计算机视觉的奥秘，特别是当前最为核心的驱动力——深度学习。本书旨在为有志于在计算机视觉领域深耕的技术爱好者、学生、研究人员以及行业从业者提供一本全面、深入且具有实践指导意义的参考书。我们力求剥离表面的喧嚣，直抵核心的技术原理，并辅以丰富的案例分析，展示前沿技术如何转化为实际的解决方案，解决现实世界中的复杂问题。 本书内容概览： 第一部分：视觉基础与传统方法回顾 在进入深度学习的殿堂之前，我们首先会回顾计算机视觉的基本概念和一些经典的传统方法。这部分内容将帮助读者建立坚实的理论基础，理解深度学习为何能够取得如此巨大的成功，以及它如何突破了传统方法的局限。 图像的数学表示： 我们将探讨像素、颜色空间（如RGB、HSV、灰度）、图像的几何变换（如缩放、旋转、平移）等基础概念，理解图像在计算机中的本质。 传统特征提取： 介绍SIFT、SURF、HOG等经典的特征提取算法，理解它们如何从图像中捕捉关键信息，以及这些特征的优势与不足。 图像处理基础： 涵盖滤波（高斯滤波、Sobel算子等）、边缘检测、形态学操作等基本图像处理技术，这些都是后续更复杂算法的基础。 经典立体视觉： 简要介绍立体匹配、深度估计等传统方法，为理解现代三维视觉技术奠定基础。 第二部分：深度学习的基石——神经网络理论 深度学习的强大力量源于其复杂的神经网络结构。本部分将深入剖析神经网络的基本原理，从最基础的感知机，逐步过渡到多层感知机（MLP），再到卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，为理解具体的计算机视觉模型打下坚实的理论基础。 从感知机到多层感知机： 解释神经元的工作原理、激活函数的作用、前向传播与反向传播算法，以及如何通过梯度下降进行模型训练。 卷积神经网络（CNN）的革命： 详细讲解CNN的核心组件，包括卷积层（感受野、步长、填充）、池化层（最大池化、平均池化）、全连接层。深入剖析CNN为何能有效地处理图像数据，其在特征提取上的优势。 其他重要网络结构： 介绍循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）在处理序列数据中的应用，尽管CNN是视觉任务的主力，但RNN在视频分析、图像字幕生成等领域仍有重要作用。 损失函数与优化器： 讲解交叉熵损失、均方误差损失等常用损失函数，以及SGD、Adam、RMSprop等优化算法的原理和选择。 正则化与防止过拟合： 探讨Dropout、Batch Normalization、L1/L2正则化等技术，如何提高模型的泛化能力，避免在训练数据上表现出色但在新数据上表现糟糕。 第三部分：深度学习在计算机视觉中的核心任务与模型 本部分将是本书的重头戏，我们将深入探讨深度学习在计算机视觉各个核心任务中的应用，并介绍当前最主流、最前沿的模型架构。 图像分类： 经典CNN模型： 详细解析AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet等里程碑式的CNN模型，理解它们的设计思想、网络结构以及如何逐步提升分类精度。 迁移学习与微调： 讲解如何利用预训练模型进行迁移学习，加速模型收敛，并在目标任务上取得更好的效果。 物体检测： 两阶段检测器： 深入分析R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）的工作流程，理解区域建议网络（RPN）的作用。 单阶段检测器： 讲解YOLO系列（YOLOv1-v8）和SSD等单阶段检测器的优势（速度快）和实现细节。 Anchor-free检测器： 介绍CornerNet、CenterNet等不依赖Anchor Box的检测器。 图像分割： 语义分割： 详解FCN（全卷积网络）、U-Net、DeepLab系列等模型，理解如何实现像素级别的分类。 实例分割： 介绍Mask R-CNN等模型，理解如何同时完成目标检测和像素级别分割。 目标跟踪： 探讨基于深度学习的单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）算法，如Siam R-CNN、FairMOT等。 人脸识别与分析： 讲解人脸检测、人脸对齐、人脸识别（如ArcFace、SphereFace）等技术。 姿态估计： 介绍单人姿态估计（如OpenPose）和多人姿态估计的技术。 生成模型： 生成对抗网络（GANs）： 详细讲解GAN的基本原理、生成器和判别器的对抗过程，以及DCGAN、StyleGAN等变体在图像生成领域的突破。 变分自编码器（VAEs）： 介绍VAEs的概率模型和生成机制。 扩散模型（Diffusion Models）： 重点讲解当前最热门的扩散模型，如DDPM、Stable Diffusion，理解其逐步去噪生成图像的强大能力。 第四部分：深度学习模型在计算机视觉中的实践应用 理论结合实践是本书的核心宗旨。本部分将通过具体的应用场景，展示深度学习模型如何落地，解决实际问题。 自动驾驶： 车辆检测、行人检测、车道线识别、交通标志识别、三维感知等。 智能安防： 视频监控中的异常行为检测、人脸识别身份验证、人群密度分析。 智慧医疗： 医学影像（X光、CT、MRI）的分析与诊断辅助，病灶检测、分割。 工业自动化： 产品质量检测、缺陷识别、机器人视觉导航。 增强现实/虚拟现实（AR/VR）： SLAM（同步定位与地图构建）、三维重建、物体识别与场景理解。 图像搜索与推荐： 基于内容的图像检索、视觉相似性搜索、个性化内容推荐。 内容创作与编辑： 风格迁移、超分辨率、图像修复、视频生成。 第五部分：模型部署、优化与未来展望 掌握了模型的设计与训练，如何将其高效地部署到实际应用中，并关注未来的发展趋势，同样至关重要。 模型压缩与加速： 量化、剪枝、知识蒸馏等技术，如何在保持精度的情况下减小模型体积，加速推理速度，满足移动端和嵌入式设备的部署需求。 模型部署框架： 介绍TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO等推理引擎，以及移动端AI框架（如TensorFlow Lite, PyTorch Mobile）。 数据集与标注： 讲解构建高质量数据集的重要性，以及数据增强、半监督学习、自监督学习等技术。 模型评估指标： 深入理解各类任务的评估指标（如准确率、召回率、F1分数、mAP、IoU等）及其含义。 前沿研究方向： 探讨Transformer在视觉领域的应用（Vision Transformer, Swin Transformer）、多模态学习、小样本学习（Few-shot Learning）、零样本学习（Zero-shot Learning）、可解释性AI（XAI）在计算机视觉中的研究进展。 本书特色： 循序渐进，深入浅出： 从基础概念出发，逐步深入到复杂模型和前沿技术，确保不同背景的读者都能有所收获。 理论与实践并重： 在讲解核心算法原理的同时，辅以大量的代码示例（例如使用Python和PyTorch/TensorFlow框架）和实际案例分析，帮助读者理解技术如何转化为生产力。 聚焦深度学习： 紧密围绕深度学习这一核心驱动力，系统梳理其在计算机视觉领域的演进与突破。 前沿性与时效性： 涵盖了当前最热门的技术和模型，如扩散模型，并对未来的发展趋势进行了展望。 结构清晰，条理分明： 各部分内容相互关联，逻辑清晰，便于读者系统学习和查阅。 《光影之间：深度学习驱动的计算机视觉技术解析与应用》将不仅仅是一本书，更是您踏入精彩的计算机视觉世界，掌握前沿技术，实现创新应用的得力助手。我们相信，通过对本书内容的深入学习和实践，您将能够更好地理解和驾驭“光影”的语言，用技术的力量创造更智能、更美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源与学习辅助系统简直是业界的标杆，这部分体验感拉满。我尝试去下载了作者在书中提到的所有代码示例和模拟环境文件，整个过程顺畅得令人难以置信，并且所有资源都经过了详尽的注释和维护，体现了极高的专业素养。更难能可贵的是，作者似乎预见到了读者可能在哪些环节遇到困难，并提供了丰富的拓展阅读链接和自我检测的练习题，这些都不是敷衍了事的小卡片，而是真正能帮助读者巩固和深化理解的有力工具。这样的全方位支持，让学习过程不再是孤军奋战，而是有了一个坚实的后盾。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏掌控得可谓是炉火纯青，它没有那种传统技术书籍的枯燥乏味，反而像是在进行一场精心编排的探险旅程。作者巧妙地将复杂的理论知识穿插在生动具体的案例分析之中，使得原本晦涩难懂的概念变得触手可及。我尤其欣赏它在引入新章节时的那种铺垫，总能用一个引人入胜的场景或一个发人深省的问题来吊足读者的胃口，让人忍不住想立刻翻到下一页去寻找答案。这种叙事手法极大地提升了阅读的连贯性和趣味性，完全打破了我对技术书籍“难啃”的固有印象。可以说，作者在内容呈现的“道”与“术”之间找到了一个完美的平衡点。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在行业内摸爬滚打多年的工程师，我发现这本书在技术深度上展现出了令人惊喜的广度和锐度。它不仅仅停留在对现有技术的简单介绍和罗列，而是深入剖析了底层原理和设计哲学。很多我过去靠着经验和试错才领悟到的“潜规则”，在这本书里被系统而清晰地阐述了出来。特别是对于那些新兴技术的论述，作者似乎有着超前的洞察力，分析得鞭辟入里，为我后续的工作方向提供了非常宝贵的理论支撑和前瞻性的视角。读完之后，我感觉自己对整个技术领域的认知框架都得到了重塑和升级，收获远超预期。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了深邃的蓝色调，搭配着极具现代感的几何图形，一下子就抓住了我的眼球。那种感觉就像是打开了一个通往未来世界的窗口，让人对里面的内容充满了期待。内页的纸张质量也相当不错，触感细腻，印刷清晰，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。而且，书的排版非常讲究，字里行间留白的恰到好处，让人在阅读时能够保持一种舒畅的心情。作者在细节上的用心，从这本书的外在就能窥见一斑，这无疑为整体阅读体验增添了许多分数。我个人非常看重一本书的物理质感，而这本在这一点上做得非常出色，让人愿意反复翻阅，甚至把它当作一件精美的收藏品。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格真是独树一帜，它既保持了专业书籍应有的严谨性，又融入了一种近乎散文诗般的流畅与灵动。作者似乎有一种魔力，能够用最朴实无华的词汇，描绘出最精妙的技术场景。我特别留意了它在解释某些高阶算法时的措辞，那种描述既精确无误，又充满了人文关怀，仿佛一位经验老到的导师在耳边循循善诱，而非冷冰冰的教科书条款。这种温和而坚定的引导，让读者在学习知识的同时，也感受到了一种知识带来的美感和愉悦，极大地降低了学习的心理门槛。